Syllabus
UE Obligatoires
- Pré-rentrée mise à niveau : Analyse
Pré-rentrée mise à niveau : Analyse
Lecturer :
- Pré-rentrée mise à niveau : statistique
Pré-rentrée mise à niveau : statistique
Lecturer :
Total hours : 12
Overview :
- Révision des programmes de probabilité-statistique du L1 au L3. - Révision des grands résultats d’analyse de L3 : Topologie dans les espaces métriques, espaces vectoriels normés, espaces de Banach (Riesz, critère de sommabilité). Théorie de la mesure e
- Discrete processes
Discrete processes
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Espérance conditionnelle. Martingales. Stratégies. Convergence des martingales. Arrêt optionnel. Chaînes de Markov.
Learning outcomes :
Introduction à la modélisation aléatoire dynamique.
- Control of Markov chains
Control of Markov chains
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Rappels et compléments sur les chaînes de Markov et les temps d’arrêt. Analyse du problème d’arrêt optimal en horizon fini. Stratégies optimales et chaînes de Markov contrôlées.
Learning outcomes :
Introduire à travers l’étude de cas simples les idées du contrôle stochastique et montrer l’importance de ces idées dans des applications courantes, en finance notamment.
- Monte-Carlo methods
Monte-Carlo methods
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 36
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 10h30 TD : 6h00 TP : 24h00
- Introduction de la méthode de Monte-Carlo
- Méthodes de simulation de variables aléatoires
- Techniques de réduction de variance
Coefficient : 4 ECTS
Learning outcomes :
L’objectif de ce cours est d’introduire les méthodes dites de Monte-Carlo. Ces méthodes sont utilisées pour calculer des espérances (et par extension des intégrales) par simulation de variables aléatoires. La simplicite´ de la me´thode, sa flexibilite´ et son efficacite´ pour les proble`mes en grande dimension en font un outil inte´ressant pour des domaines d’applications variés allant de la physique à la finance de marché. L’objectif de ce cours est non seulement de fournir les bases théoriques des méthodes de Monte-Carlo, mais aussi de fournir les outils pour leur utilisation pratique.
Assessment :
- Examen écrit (70% de la note finale)
- Contrôle continu (30% de la note finale). Le contrôle continu se compose d'un projet à la maison et d'un TP noté en séance, tous deux à réaliser avec le language de programmation R.
Bibliography-recommended reading
- C.P.Robert and G.Casella. Monte Carlo Statistical Methods. Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag New York, 2 edition, 2004.
- B. Ycart. Modèles et Algorithmes Markoviens, volume 39 of Mathématiques et Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2002.
- Functional analysis
Functional analysis
Ects : 8
Lecturer :
Total hours : 78
Overview :
Detailed schedule : CM : 39h00 TD : 39h00
1. Compactnes in metric spaces; Riesz compactness theorem; Arzelà-Ascoli theorem.
2. Hahn-Banach theorem, Baire category theorem, uniform boundedness principle, open mapping theorem, closed graph theorem.
3. Hilbert spaces: projection on a closed convex subset, orthonormal bases, Riesz representation theorem (review of last year’s course); Lax-Milgram theorem.
4. Weak convergence in Hilbert spaces.
5. Spectrum of a bounded operator in a Banach space; the case of compact operators.
6. Self-adjoint compact operators in Hilbert spaces: the spectral theorem.
7. Sobolev spaces in one space dimension.
Learning outcomes :
This course presents classical results of functional analysis and some of their applications.
- Optimization
Optimization
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Optimisation dans R^n (cas général et cas convexe). Optimisation sous contraintes d’égalités et d’inégalités : KKT, cas convexe, lemme de Farkas, dualité, méthodes numériques (gradient projeté, Usawa). Programmation dynamique en temps discret (problèmes en horizon fini, problèmes en horizon infini avec coût escompté). Calcul des variations. Introduction à la théorie du contrôle optimal (principe de Pontriaguine, équation de Hamilton-Jacobi-Bellman).
Recommended prerequisites :
Optimisation dans R^n sans contraintes.
Learning outcomes :
L’objectif de ce cours est d'étudier, d’une part, l’optimisation sous contraintes dans R^n et, d’autre part, les techniques de programmation dynamique déterministe qui sont fondamentales dans les applications.
Assessment :
Examen sur table (mi-semestre et fin de semestre).
- Anglais 1
Anglais 1
Ects : 2
Lecturer :
- VERONIQUE BOURREL
Total hours : 19.5
Overview :
Contenu : professionnels, culturels, d’actualité et de société
Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques
Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale
Thématiques au programme: Inclusion & exclusion, Thinking outside the box
Recommended prerequisites :
Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct
Require prerequisites :
Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)
Learning outcomes :
Savoir s’exprimer à l’oral
Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles
Enrichir son vocabulaire
Développer sa créativité
Travailler en équipe
Assessment :
100% contrôle continu
3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral
UE Optionnelles
- Linear models and generalizations
Linear models and generalizations
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 46.5
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30 TP : 7h30
Modèle linéaire (gaussien et non gaussien) : estimateur des moindres carrés ordinaire, intervalles de confiance et de prédiction, test de Student et test de Fisher.
Critères de sélection de modèle (Cp de Mallows, AIC, BIC) et procédures de sélection de variables (forward, backward).
Analyse de la variance à un et deux facteurs.
Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations.
Recommended prerequisites :
Estimation et tests statistique.
Require prerequisites :
Algèbre linéaire.
Learning outcomes :
Ce cours vise à décrire la construction et l’analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il inclut également des TP en R.
Assessment :
Partiel, examen et projet.
- Portfolio management
Portfolio management
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Théorie de Markowitz pour le choix de portefeuille (critère moyenne-variance) ; notion de portefeuille efficient ; mesure de risque et Value at Risk.
Portefeuille de Marché et Portefeuille Tangent, théorème des deux fonds, modèle du CAPM, équation de la Security Market Line et beta.
Les différents indicateurs : ratio de Sharpe, alpha, ratio de Treynor.
La décompostion et rémunération du risque: modèles à facteurs, modèle de Fama-French, modèles APT.
Analyse factorielle.
Recommended prerequisites :
connaissances en optimisation convexe sous contraintes affines
Require prerequisites :
connaissances des vecteurs gaussiens, algèbre linéaire de base, calcul différentiel.
Learning outcomes :
Ce cours est une introduction aux méthodes quantitatives en gestion de portefeuille.
Assessment :
Partiel, Examen, potentiellement projet en Python
Bibliography-recommended reading
"Quantitative Portfolio Management", Pierre Brugière, Springer 2020
- Série temporelles
Série temporelles
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Échantillonnage Quantification Compression sans perte et correction d’erreurs L’algorithme FFT Filtres numériques Conception de filtres numériques Compression avec perte, introduction au MP3
Learning outcomes :
Comprendre les mathématiques du filtrage et du traitement de l’information et les principes de la numérisation des signaux. Avoir une vision globale des techniques du traitement de l’information.
- Classical Gravitation
Classical Gravitation
Ects : 4
Overview :
1. Reminder on basic mechanics : - Galilean reference frame - Newton's law - energy (kinetic, potential...) - body in rotation (kinetic moment etc...) 2. The problem has two bodies : - formalization (absolute and relative movement) - polar coordinates - body trajectories (study of the conic in detail) - Kepler's law 3. Introduction to the problem with N bodies (very short, will be treated in detail in semester 2)
Learning outcomes :
Gravity is one of the key elements for understanding the properties and the evolution of the universe. From a planetary orbit to the one of a star in its galaxy, gravitation is one of the most important engines in the Universe.
The objective of this course is to study in detail the Newtonian gravitation around the two-body problem up to the N-body problem.
UE fondamentale
- Discrete processes
Discrete processes
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Espérance conditionnelle. Martingales. Stratégies. Convergence des martingales. Arrêt optionnel. Chaînes de Markov.
Learning outcomes :
Introduction à la modélisation aléatoire dynamique.
- Optimization
Optimization
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Optimisation dans R^n (cas général et cas convexe). Optimisation sous contraintes d’égalités et d’inégalités : KKT, cas convexe, lemme de Farkas, dualité, méthodes numériques (gradient projeté, Usawa). Programmation dynamique en temps discret (problèmes en horizon fini, problèmes en horizon infini avec coût escompté). Calcul des variations. Introduction à la théorie du contrôle optimal (principe de Pontriaguine, équation de Hamilton-Jacobi-Bellman).
Recommended prerequisites :
Optimisation dans R^n sans contraintes.
Learning outcomes :
L’objectif de ce cours est d'étudier, d’une part, l’optimisation sous contraintes dans R^n et, d’autre part, les techniques de programmation dynamique déterministe qui sont fondamentales dans les applications.
Assessment :
Examen sur table (mi-semestre et fin de semestre).
- Functional analysis
Functional analysis
Ects : 8
Lecturer :
Total hours : 78
Overview :
Detailed schedule : CM : 39h00 TD : 39h00
1. Compactnes in metric spaces; Riesz compactness theorem; Arzelà-Ascoli theorem.
2. Hahn-Banach theorem, Baire category theorem, uniform boundedness principle, open mapping theorem, closed graph theorem.
3. Hilbert spaces: projection on a closed convex subset, orthonormal bases, Riesz representation theorem (review of last year’s course); Lax-Milgram theorem.
4. Weak convergence in Hilbert spaces.
5. Spectrum of a bounded operator in a Banach space; the case of compact operators.
6. Self-adjoint compact operators in Hilbert spaces: the spectral theorem.
7. Sobolev spaces in one space dimension.
Learning outcomes :
This course presents classical results of functional analysis and some of their applications.
UE de majeure mathématiques approfondies S1
- Monte-Carlo methods
Monte-Carlo methods
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 36
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 10h30 TD : 6h00 TP : 24h00
- Introduction de la méthode de Monte-Carlo
- Méthodes de simulation de variables aléatoires
- Techniques de réduction de variance
Coefficient : 4 ECTS
Learning outcomes :
L’objectif de ce cours est d’introduire les méthodes dites de Monte-Carlo. Ces méthodes sont utilisées pour calculer des espérances (et par extension des intégrales) par simulation de variables aléatoires. La simplicite´ de la me´thode, sa flexibilite´ et son efficacite´ pour les proble`mes en grande dimension en font un outil inte´ressant pour des domaines d’applications variés allant de la physique à la finance de marché. L’objectif de ce cours est non seulement de fournir les bases théoriques des méthodes de Monte-Carlo, mais aussi de fournir les outils pour leur utilisation pratique.
Assessment :
- Examen écrit (70% de la note finale)
- Contrôle continu (30% de la note finale). Le contrôle continu se compose d'un projet à la maison et d'un TP noté en séance, tous deux à réaliser avec le language de programmation R.
Bibliography-recommended reading
- C.P.Robert and G.Casella. Monte Carlo Statistical Methods. Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag New York, 2 edition, 2004.
- B. Ycart. Modèles et Algorithmes Markoviens, volume 39 of Mathématiques et Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2002.
- Control of Markov chains
Control of Markov chains
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Rappels et compléments sur les chaînes de Markov et les temps d’arrêt. Analyse du problème d’arrêt optimal en horizon fini. Stratégies optimales et chaînes de Markov contrôlées.
Learning outcomes :
Introduire à travers l’étude de cas simples les idées du contrôle stochastique et montrer l’importance de ces idées dans des applications courantes, en finance notamment.
UE complémentaire - majeure mathématiques approfondies
- Anglais 1
Anglais 1
Ects : 2
Lecturer :
- VERONIQUE BOURREL
Total hours : 19.5
Overview :
Contenu : professionnels, culturels, d’actualité et de société
Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques
Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale
Thématiques au programme: Inclusion & exclusion, Thinking outside the box
Recommended prerequisites :
Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct
Require prerequisites :
Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)
Learning outcomes :
Savoir s’exprimer à l’oral
Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles
Enrichir son vocabulaire
Développer sa créativité
Travailler en équipe
Assessment :
100% contrôle continu
3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral
UE optionnelle - majeure mathématiques approfondies
- Linear models and generalizations
Linear models and generalizations
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 46.5
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30 TP : 7h30
Modèle linéaire (gaussien et non gaussien) : estimateur des moindres carrés ordinaire, intervalles de confiance et de prédiction, test de Student et test de Fisher.
Critères de sélection de modèle (Cp de Mallows, AIC, BIC) et procédures de sélection de variables (forward, backward).
Analyse de la variance à un et deux facteurs.
Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations.
Recommended prerequisites :
Estimation et tests statistique.
Require prerequisites :
Algèbre linéaire.
Learning outcomes :
Ce cours vise à décrire la construction et l’analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il inclut également des TP en R.
Assessment :
Partiel, examen et projet.
- Portfolio management
Portfolio management
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Théorie de Markowitz pour le choix de portefeuille (critère moyenne-variance) ; notion de portefeuille efficient ; mesure de risque et Value at Risk.
Portefeuille de Marché et Portefeuille Tangent, théorème des deux fonds, modèle du CAPM, équation de la Security Market Line et beta.
Les différents indicateurs : ratio de Sharpe, alpha, ratio de Treynor.
La décompostion et rémunération du risque: modèles à facteurs, modèle de Fama-French, modèles APT.
Analyse factorielle.
Recommended prerequisites :
connaissances en optimisation convexe sous contraintes affines
Require prerequisites :
connaissances des vecteurs gaussiens, algèbre linéaire de base, calcul différentiel.
Learning outcomes :
Ce cours est une introduction aux méthodes quantitatives en gestion de portefeuille.
Assessment :
Partiel, Examen, potentiellement projet en Python
Bibliography-recommended reading
"Quantitative Portfolio Management", Pierre Brugière, Springer 2020
- Série temporelles
Série temporelles
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Échantillonnage Quantification Compression sans perte et correction d’erreurs L’algorithme FFT Filtres numériques Conception de filtres numériques Compression avec perte, introduction au MP3
Learning outcomes :
Comprendre les mathématiques du filtrage et du traitement de l’information et les principes de la numérisation des signaux. Avoir une vision globale des techniques du traitement de l’information.
- Classical Gravitation
Classical Gravitation
Ects : 4
Overview :
1. Reminder on basic mechanics : - Galilean reference frame - Newton's law - energy (kinetic, potential...) - body in rotation (kinetic moment etc...) 2. The problem has two bodies : - formalization (absolute and relative movement) - polar coordinates - body trajectories (study of the conic in detail) - Kepler's law 3. Introduction to the problem with N bodies (very short, will be treated in detail in semester 2)
Learning outcomes :
Gravity is one of the key elements for understanding the properties and the evolution of the universe. From a planetary orbit to the one of a star in its galaxy, gravitation is one of the most important engines in the Universe.
The objective of this course is to study in detail the Newtonian gravitation around the two-body problem up to the N-body problem.
UE Obligatoires
- Brownian motion and evaluation of contingent claims
Brownian motion and evaluation of contingent claims
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Évaluation d’actifs contingents en absence d’opportunités d’arbitrage : cadre du temps discret opportunités d’arbitrage ; stratégies de réplication et évaluation ; modèle de Cox-Ross et Rubinstein. Introduction au calcul stochastique en temps continu (mouvement Brownien ; intégrale d’Itô). Modèle de Black et Scholes (modèle de marché en temps continu ; équation de Black et Scholes et prix d’options ; définition et utilisation des grecques).
Learning outcomes :
Étude du mouvement Brownien et son utilisation pour la modélisation des prix des actifs financiers. Présenter la méthodologie de l’évaluation d’actifs en Absence d’opportunités d’Arbitrage dans des modèles en temps continu et présenter le modèle de Black et Scholes.
- Poisson process
Poisson process
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
- Définitions et propriétés importantes des processus de Poisson (loi jointe des temps sauts, comportements asymptotiques). - Définitions et propriétés importantes des processus de Markov à espace d’états dénombrable.
Learning outcomes :
Introduction des processus à temps continus fondamentaux en probabilités, tels que les chaînes de Markov à espace d’états dénombrable.
- Advanced convex analysis
Advanced convex analysis
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
1. Ensembles convexes : intérieur, fermeture, intérieur relatif, hyperplans d'appui, points extrémaux, faces, cône normal, jauge... 2. Fonctions convexes : sous-différentiel, régularité, structure des ensembles singuliers, opérateurs cycliquement monotones. 3. Hahn-Banach analytique et géométrique, applications (théorèmes de séparation, Farkas et Krein-Millman). 4. Optimisation : transformée de Legendre-Fenchel, dualité, conditions KKT, théorème de Fenchel-Rockafellar, application au transport optimal. 5. Convexité et convergence faible (dans les espaces de Hilbert), application aux algorithmes proximaux (point proximal, gradient proximal et son accélération)
Learning outcomes :
Introduction aux principaux aspects de l’analyse convexe (géométrique, analytiques) et à ses applications en optimisation.
- Advanced continuous process
Advanced continuous process
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Processus à temps continu, mouvement brownien, notions sur les EDS, applications en finance (B & S) et en physique (diffusions).
Learning outcomes :
Ce cours est une introduction au calcul stochastique. Il vise en particulier à donner aux étudiants souhaitant suivre des cours de finance mathématique les bases nécessaires à la compréhension des objets manipulés. Il est aussi nécessaire pour les étudiants voulant poursuivre leurs études en Statistique des processus.
- Geometry and differential equations
Geometry and differential equations
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
CM : 19h30 TD : 19h30
1. Reminders on calculus (derivatives for functions with several variables, local inversion ...) 2. Submanifolds of a Euclidean space 3. Introduction to Riemannian geometry 4. Differential equations; existence and uniqueness of solutions 5. Explicit solutions of differential equations 6. Autonomous equations, equilibria and their stability
Learning outcomes :
This class provides an introduction to differential geometry and differential equations.
- Anglais 2
Anglais 2
Ects : 2
Lecturer :
- VERONIQUE BOURREL
Total hours : 19.5
Overview :
Contenu : professionnel, culturel, d’actualité et de société
Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques
Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale
Thématique au programme: The professional world, Finance
Recommended prerequisites :
Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct
Require prerequisites :
Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)
Learning outcomes :
Savoir s’exprimer à l’oral
Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles
Enrichir son vocabulaire
Développer sa créativité
Travailler en équipe
Assessment :
100% contrôle continu
3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral
- Mémoire de recherche
Mémoire de recherche
Ects : 4
Overview :
Rédaction d’un projet par groupe de 2 ou 3 étudiants sur un thème proposé par un enseignant du parcours.
Learning outcomes :
Apprentissage par la recherche et approfondissement d’un thème du parcours.
UE Optionnelles
- Statistique non paramétrique
Statistique non paramétrique
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
- 1 Introduction et rappels
- 2 Estimation de la fonction de répartition
- 3 Tests robustes
- 4 Estimation de densités par estimateurs à noyau
- 5 Régression non paramétrique
Learning outcomes :
Décrire les méthodes d’analyse statistique qui permettent de s’affranchir de la connaissance d’un modèle de forme trop contraint; prise de conscience des hypothèses de modélisation.
- Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps
Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 40.5
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 16h30, TD : 12h00, TP : 12h00
- Introduction
- Équations Différentielles Ordinaires : Euler Implicite, Runge Kutta, consistance, stabilité, A-stabilité
- Applications des EDO : épidémiologie
- Calcul automatique de dérivée (back-propagation) et contrôle: graphe computationnel, différentiation automatique
- Application du calcul de dérivée: réseaux neuronaux et deep learning, contrôle
- Équations Différentielles Stochastiques : Euler Maruyama, Milstein
- Applications de EDS: calcul d'options en finance sur modèle log-normal
Require prerequisites :
python, algèbre matricielle,
Learning outcomes :
Présentation de méthodes de résolution numérique des problèmes d’évolution et d’éléments d’analyse numérique. Cours théorique mais aussi une forte partie implementation (en python).
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
site de Gabriel Turinici (aller au cours en question), livre de l'enseignant sur ce sujet (cf Amazon)
- Statistical learning
Statistical learning
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
- 1 Examples and machine learning framework: applications, supervised and non-supervised learning
- 2 Useful theoretical objects: predictors, loss functions, bias, variance
- 3 K-nearest neighbors (k-NN); Higher dimensions and Curse of dimensionality
- 4 Linear and logistic models in high dimensions, regularization: ridge, lasso
- 5 Stochastic Optimization Algorithms: SGD, Momentum
- 6 Naive Bayesian classification
- 7 Neural networks : theoretical and practical aspects
- 8 K-means
Coefficient : cf. CC
Require prerequisites :
Probabilités ( y compris "Espérance conditionnelle" ), statistiques ( Niveau L3 ), analyse numérique
Learning outcomes :
Connaître les bases de l’apprentissage statistique, en particulier dans un contexte de grande dimension, incluant les "neural networks".
Assessment :
cf. CC
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
See site of the course (site of the teacher); also see textbook by G. Turinici (cf. Amazon)
- Allemand 1&2
Allemand 1&2
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Selon le groupe de niveau :
débutants: apprentissage de langue de tous les jours, qui permet faire passer des informations simples et de répondre à des besoins concrets (comme faire ses courses); découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
"recommençants": réactivation des savoirs acquis dans le secondaire; approfondissement des compétences écrites et orales; grammaire; exposés; jeux de rôle; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
avancés: approfondissement des compétences écrites et orales à partir de documents authentiques ; grammaire; exposés; jeux de rôle; rédaction de CV et entraînement à l’entretien d’embauche; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
Require prerequisites :
groupe des débutants: n'avoir jamais suivi de cours d'allemand
groupe des "recommançants": avoir des connaissances (A1) et/ou ne pas avoir fait d'allemand depuis plusieurs années
groupe des avancés: niveau B ou C
Learning outcomes :
Les étudiants seront répartis en groupes de niveau: débutants (étudiants n'ayant jamais suivi de cours d'allemand), "recommençants" (A1-A2) ou avancés (B-C).
groupes des étudiants recommançants ou des avancés : Le but visé est de rendre l’étudiant capable de communiquer dans le cadre de la vie de tous les jours, et si possible également dans celui du monde professionnel. Pour ce faire, on s’attachera non seulement à développer par des activités variées ses savoir-faire linguistiques fondamentaux dans les quatre domaines classiques (compréhension de l’écrit et expression écrite, compréhension orale et expression orale), mais aussi à lui donner des informations propres au monde germanophone afin de lui permettre de mieux connaître la culture des différents pays de langue allemande. Autant de connaissances qui permettront à l'étudiant de disposer d'atouts pour s'intégrer dans le monde du travail de l'aire germanophone.
Assessment :
100% contrôle continu
Bibliography-recommended reading
Des conseils de lecture et des adresses de sites internet seront fournis à la rentrée par l'enseignant.
- Espagnol 1&2
Espagnol 1&2
Ects : 4
Lecturer :
- BEATRICE AMISSE
- MARIA CASADO MARTIN
Total hours : 39
Overview :
Contenu selon le niveau du groupe, approche actionnelle : entraînement à la prise de parole en continu et en interaction (réagir, dialoguer) et à la compréhension écrite et orale : repérer les informations principales d’un texte, comprendre l’essentiel d’un document audio et/ou vidéo.
Le but visé est de rendre, à chaque niveau, l’étudiant capable de communiquer non seulement dans le cadre de la vie de tous les jours, mais aussi dans celui du monde professionnel avec des interlocuteurs natifs.
Require prerequisites :
Aucun
Learning outcomes :
Les étudiants seront divisés par groupes de niveau à l'issue d'un test qui sera organisé en début d'année (débutants acceptés).
Les activités seront adaptées en fonction du niveau des apprenants (depuis le niveau A1 jusqu'au niveau B2/C1, en fonction du groupe d'affectation). Les étudiants s’entraîneront principalement à la compréhension et à la production orale. L’objectif sera d’amener chaque étudiant, en fonction de son niveau de départ, à développer son autonomie langagière. L’accent sera également mis sur la connaissance des conventions sociales et des référents culturels propres au monde hispanique.
Assessment :
100% Contrôle Continu
Présence requise à tous les cours (cours annuel, inscription pour les semestres 1 & 2).
- Gravitation of extended bodies and galaxies
Gravitation of extended bodies and galaxies
Ects : 4
Overview :
Dynamics of extended bodies and point-mass N-body systems (1/3) Extended body : angular velocity, kinetic moment, inertia tensor. Euler-Liouville equation, application to the free rotation of the Earth principle of the gyroscope , solid body potential librations of a body, application to the Moon Point-mass N-body system : Restricted three body problem, lagrangian points perturbation theory, mean motion resonances and secular resonances stability criteria, chaos introduction to numerical integration Milky Way and galaxies (2/3) Morphological and kinematical properties of star clusters, galaxies, and galaxy clusters Virial theorem, Boltzmann equation, Poisson equation, Jeans theorem, relaxation, characteristic times Spherical potentials, axial potentials, epicyclic motion, Lindblad and other resonances spiral structures, density waves, instabilities Galaxy interactions : tidal streams, introduction to N-body simulations
Learning outcomes :
Gravity is involved in one way or another in all astrophysical fields. It is therefore necessary to go beyond the 2 point body system, as seen in the first semester. The understanding of the dynamics of an extended body and an N-body system allows to deepen the understanding of classical gravitation up to the study of the dynamics of a galaxy. This lecture is a natural extension of the gravity course of the first semester. The primary objective is to understand in more detail the dynamics of an extended body and a multi-particle system. This will provide the physical and mathematical basis for studying the dynamics of a galaxy and begin to lay the foundations for the study of extragalactic objects.
- SAS, Excel, Matlab
SAS, Excel, Matlab
Lecturer :
- JEROME LEPAGNOL
Total hours : 15
Overview :
Apprentissage de SAS, Excel, Matlab.
Learning outcomes :
Mise à niveau sur les logiciels SAS, Excel, Matlab, susceptibles d’être utilisés en projet et souvent exigés pour les stages.
Assessment :
QCM en fin de cours
UE fondamentale
- Brownian motion and evaluation of contingent claims
Brownian motion and evaluation of contingent claims
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Évaluation d’actifs contingents en absence d’opportunités d’arbitrage : cadre du temps discret opportunités d’arbitrage ; stratégies de réplication et évaluation ; modèle de Cox-Ross et Rubinstein. Introduction au calcul stochastique en temps continu (mouvement Brownien ; intégrale d’Itô). Modèle de Black et Scholes (modèle de marché en temps continu ; équation de Black et Scholes et prix d’options ; définition et utilisation des grecques).
Learning outcomes :
Étude du mouvement Brownien et son utilisation pour la modélisation des prix des actifs financiers. Présenter la méthodologie de l’évaluation d’actifs en Absence d’opportunités d’Arbitrage dans des modèles en temps continu et présenter le modèle de Black et Scholes.
- Poisson process
Poisson process
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
- Définitions et propriétés importantes des processus de Poisson (loi jointe des temps sauts, comportements asymptotiques). - Définitions et propriétés importantes des processus de Markov à espace d’états dénombrable.
Learning outcomes :
Introduction des processus à temps continus fondamentaux en probabilités, tels que les chaînes de Markov à espace d’états dénombrable.
- Advanced continuous process
Advanced continuous process
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
Processus à temps continu, mouvement brownien, notions sur les EDS, applications en finance (B & S) et en physique (diffusions).
Learning outcomes :
Ce cours est une introduction au calcul stochastique. Il vise en particulier à donner aux étudiants souhaitant suivre des cours de finance mathématique les bases nécessaires à la compréhension des objets manipulés. Il est aussi nécessaire pour les étudiants voulant poursuivre leurs études en Statistique des processus.
UE de majeure mathématiques approfondies S2
- Advanced convex analysis
Advanced convex analysis
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
1. Ensembles convexes : intérieur, fermeture, intérieur relatif, hyperplans d'appui, points extrémaux, faces, cône normal, jauge... 2. Fonctions convexes : sous-différentiel, régularité, structure des ensembles singuliers, opérateurs cycliquement monotones. 3. Hahn-Banach analytique et géométrique, applications (théorèmes de séparation, Farkas et Krein-Millman). 4. Optimisation : transformée de Legendre-Fenchel, dualité, conditions KKT, théorème de Fenchel-Rockafellar, application au transport optimal. 5. Convexité et convergence faible (dans les espaces de Hilbert), application aux algorithmes proximaux (point proximal, gradient proximal et son accélération)
Learning outcomes :
Introduction aux principaux aspects de l’analyse convexe (géométrique, analytiques) et à ses applications en optimisation.
UE complémentaire - majeure mathématiques approfondies S2
- Anglais 2
Anglais 2
Ects : 2
Lecturer :
- VERONIQUE BOURREL
Total hours : 19.5
Overview :
Contenu : professionnel, culturel, d’actualité et de société
Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques
Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale
Thématique au programme: The professional world, Finance
Recommended prerequisites :
Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct
Require prerequisites :
Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)
Learning outcomes :
Savoir s’exprimer à l’oral
Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles
Enrichir son vocabulaire
Développer sa créativité
Travailler en équipe
Assessment :
100% contrôle continu
3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral
- Mémoire de recherche
Mémoire de recherche
Ects : 4
Overview :
Rédaction d’un projet par groupe de 2 ou 3 étudiants sur un thème proposé par un enseignant du parcours.
Learning outcomes :
Apprentissage par la recherche et approfondissement d’un thème du parcours.
UE optionnelle - majeure mathématiques approfondies S2
- Geometry and differential equations
Geometry and differential equations
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
CM : 19h30 TD : 19h30
1. Reminders on calculus (derivatives for functions with several variables, local inversion ...) 2. Submanifolds of a Euclidean space 3. Introduction to Riemannian geometry 4. Differential equations; existence and uniqueness of solutions 5. Explicit solutions of differential equations 6. Autonomous equations, equilibria and their stability
Learning outcomes :
This class provides an introduction to differential geometry and differential equations.
- Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps
Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 40.5
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 16h30, TD : 12h00, TP : 12h00
- Introduction
- Équations Différentielles Ordinaires : Euler Implicite, Runge Kutta, consistance, stabilité, A-stabilité
- Applications des EDO : épidémiologie
- Calcul automatique de dérivée (back-propagation) et contrôle: graphe computationnel, différentiation automatique
- Application du calcul de dérivée: réseaux neuronaux et deep learning, contrôle
- Équations Différentielles Stochastiques : Euler Maruyama, Milstein
- Applications de EDS: calcul d'options en finance sur modèle log-normal
Require prerequisites :
python, algèbre matricielle,
Learning outcomes :
Présentation de méthodes de résolution numérique des problèmes d’évolution et d’éléments d’analyse numérique. Cours théorique mais aussi une forte partie implementation (en python).
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
site de Gabriel Turinici (aller au cours en question), livre de l'enseignant sur ce sujet (cf Amazon)
- Statistique non paramétrique
Statistique non paramétrique
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30
- 1 Introduction et rappels
- 2 Estimation de la fonction de répartition
- 3 Tests robustes
- 4 Estimation de densités par estimateurs à noyau
- 5 Régression non paramétrique
Learning outcomes :
Décrire les méthodes d’analyse statistique qui permettent de s’affranchir de la connaissance d’un modèle de forme trop contraint; prise de conscience des hypothèses de modélisation.
- Statistical learning
Statistical learning
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
- 1 Examples and machine learning framework: applications, supervised and non-supervised learning
- 2 Useful theoretical objects: predictors, loss functions, bias, variance
- 3 K-nearest neighbors (k-NN); Higher dimensions and Curse of dimensionality
- 4 Linear and logistic models in high dimensions, regularization: ridge, lasso
- 5 Stochastic Optimization Algorithms: SGD, Momentum
- 6 Naive Bayesian classification
- 7 Neural networks : theoretical and practical aspects
- 8 K-means
Coefficient : cf. CC
Require prerequisites :
Probabilités ( y compris "Espérance conditionnelle" ), statistiques ( Niveau L3 ), analyse numérique
Learning outcomes :
Connaître les bases de l’apprentissage statistique, en particulier dans un contexte de grande dimension, incluant les "neural networks".
Assessment :
cf. CC
Learn more about the course :
Bibliography-recommended reading
See site of the course (site of the teacher); also see textbook by G. Turinici (cf. Amazon)
- Allemand 1&2
Allemand 1&2
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 39
Overview :
Selon le groupe de niveau :
débutants: apprentissage de langue de tous les jours, qui permet faire passer des informations simples et de répondre à des besoins concrets (comme faire ses courses); découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
"recommençants": réactivation des savoirs acquis dans le secondaire; approfondissement des compétences écrites et orales; grammaire; exposés; jeux de rôle; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
avancés: approfondissement des compétences écrites et orales à partir de documents authentiques ; grammaire; exposés; jeux de rôle; rédaction de CV et entraînement à l’entretien d’embauche; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
Require prerequisites :
groupe des débutants: n'avoir jamais suivi de cours d'allemand
groupe des "recommançants": avoir des connaissances (A1) et/ou ne pas avoir fait d'allemand depuis plusieurs années
groupe des avancés: niveau B ou C
Learning outcomes :
Les étudiants seront répartis en groupes de niveau: débutants (étudiants n'ayant jamais suivi de cours d'allemand), "recommençants" (A1-A2) ou avancés (B-C).
groupes des étudiants recommançants ou des avancés : Le but visé est de rendre l’étudiant capable de communiquer dans le cadre de la vie de tous les jours, et si possible également dans celui du monde professionnel. Pour ce faire, on s’attachera non seulement à développer par des activités variées ses savoir-faire linguistiques fondamentaux dans les quatre domaines classiques (compréhension de l’écrit et expression écrite, compréhension orale et expression orale), mais aussi à lui donner des informations propres au monde germanophone afin de lui permettre de mieux connaître la culture des différents pays de langue allemande. Autant de connaissances qui permettront à l'étudiant de disposer d'atouts pour s'intégrer dans le monde du travail de l'aire germanophone.
Assessment :
100% contrôle continu
Bibliography-recommended reading
Des conseils de lecture et des adresses de sites internet seront fournis à la rentrée par l'enseignant.
- Espagnol 1&2
Espagnol 1&2
Ects : 4
Lecturer :
- BEATRICE AMISSE
- MARIA CASADO MARTIN
Total hours : 39
Overview :
Contenu selon le niveau du groupe, approche actionnelle : entraînement à la prise de parole en continu et en interaction (réagir, dialoguer) et à la compréhension écrite et orale : repérer les informations principales d’un texte, comprendre l’essentiel d’un document audio et/ou vidéo.
Le but visé est de rendre, à chaque niveau, l’étudiant capable de communiquer non seulement dans le cadre de la vie de tous les jours, mais aussi dans celui du monde professionnel avec des interlocuteurs natifs.
Require prerequisites :
Aucun
Learning outcomes :
Les étudiants seront divisés par groupes de niveau à l'issue d'un test qui sera organisé en début d'année (débutants acceptés).
Les activités seront adaptées en fonction du niveau des apprenants (depuis le niveau A1 jusqu'au niveau B2/C1, en fonction du groupe d'affectation). Les étudiants s’entraîneront principalement à la compréhension et à la production orale. L’objectif sera d’amener chaque étudiant, en fonction de son niveau de départ, à développer son autonomie langagière. L’accent sera également mis sur la connaissance des conventions sociales et des référents culturels propres au monde hispanique.
Assessment :
100% Contrôle Continu
Présence requise à tous les cours (cours annuel, inscription pour les semestres 1 & 2).
- Gravitation of extended bodies and galaxies
Gravitation of extended bodies and galaxies
Ects : 4
Overview :
Dynamics of extended bodies and point-mass N-body systems (1/3) Extended body : angular velocity, kinetic moment, inertia tensor. Euler-Liouville equation, application to the free rotation of the Earth principle of the gyroscope , solid body potential librations of a body, application to the Moon Point-mass N-body system : Restricted three body problem, lagrangian points perturbation theory, mean motion resonances and secular resonances stability criteria, chaos introduction to numerical integration Milky Way and galaxies (2/3) Morphological and kinematical properties of star clusters, galaxies, and galaxy clusters Virial theorem, Boltzmann equation, Poisson equation, Jeans theorem, relaxation, characteristic times Spherical potentials, axial potentials, epicyclic motion, Lindblad and other resonances spiral structures, density waves, instabilities Galaxy interactions : tidal streams, introduction to N-body simulations
Learning outcomes :
Gravity is involved in one way or another in all astrophysical fields. It is therefore necessary to go beyond the 2 point body system, as seen in the first semester. The understanding of the dynamics of an extended body and an N-body system allows to deepen the understanding of classical gravitation up to the study of the dynamics of a galaxy. This lecture is a natural extension of the gravity course of the first semester. The primary objective is to understand in more detail the dynamics of an extended body and a multi-particle system. This will provide the physical and mathematical basis for studying the dynamics of a galaxy and begin to lay the foundations for the study of extragalactic objects.
Academic Training Year 2025 - 2026 - subject to modification
Teaching Modalities
Detailed assessment methods are communicated at the beginning of the year.
The program starts in September and attendance is required.
The program is divided into two semesters, S1 and S2. Each semester is made up of a foundational unit of instruction and supplementary courses, in a set distribution. Each of the two foundational units consists of a number of courses. Each course is worth a certain number of ECTS credits; each units corresponds to a specific number of ECTS credits obtained by passing the courses in the unit.
Internships and Supervised Projects
Internship not required.
Research-driven Programs
Training courses are developed in close collaboration with Dauphine's world-class research programs, which ensure high standards and innovation.
Research is organized around 6 disciplines all centered on the sciences of organizations and decision making.
Learn more about research at Dauphine